初心者のための15の興味深い機械学習プロジェクトのアイデア[2022]

機械学習プロジェクトのアイデア

人工知能（AI）が2022年に急速に進歩し続けるにつれて、機械学習（ML）を習得することは、この分野のすべてのプレーヤーにとってますます重要になっています。 これは、AIとMLの両方が互いに補完し合うためです。 したがって、初心者の場合、できる最善のことは、いくつかの機械学習プロジェクトに取り組むことです。

ここupGradでは、理論的な知識だけではリアルタイムの作業環境では役に立たないため、実用的なアプローチを信じています。 この記事では、初心者が機械学習の知識をテストするために取り組むことができるいくつかの興味深い機械学習プロジェクトを探求します。 この記事では、初心者が実践的な経験を積むための15のトップ機械学習プロジェクトのアイデアを紹介します。

しかし、最初に、あなたの心に潜んでいるはずのより適切な質問に対処しましょう：なぜ機械学習プロジェクトを構築するのですか？

ソフトウェア開発のキャリアに関しては、意欲的な開発者が自分のプロジェクトに取り組む必要があります。 実世界のプロジェクトを開発することは、スキルを磨き、理論的な知識を実践的な経験に具体化するための最良の方法です。 さまざまな機械学習プロジェクトで実験すればするほど、より多くの知識を得ることができます。

教科書や学習教材は、機械学習について知っておく必要のあるすべての知識を提供しますが、実際の実践的な実験、つまり機械学習のプロジェクトに時間を費やさない限り、MLを実際に習得することはできません。 機械学習プロジェクトのアイデアに取り組み始めると、長所と短所をテストできるだけでなく、キャリアを後押しするのに非常に役立つ露出を得ることができます。 このチュートリアルでは、初心者が機械学習を実際に体験できるようにするための15の興味深い機械学習プロジェクトのアイデアを紹介します。

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そこで、初心者が取り組むことができるいくつかの機械学習プロジェクトを次に示します。

初心者向けのクールな機械学習プロジェクトのアイデアをいくつか紹介します

機械学習プロジェクトのアイデアとトピックに関するビデオをご覧ください…

学生向けのこの機械学習プロジェクトのアイデアのリストは、初心者、および一般的に機械学習またはデータサイエンスを始めたばかりの人に適しています。 これらの機械学習プロジェクトのアイデアは、機械学習の専門家としてのキャリアで成功するために必要なすべての実用性を実現します。

さらに、最終年度の機械学習プロジェクトのアイデアを探している場合は、このリストを参考にしてください。 ですから、これ以上面倒なことはせずに、基盤を強化し、はしごを登ることができる機械学習プロジェクトのアイデアに直接飛び込みましょう。

1.株価予測

学生向けの実践的な機械学習プロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、株価予測に取り組んでいることです。 今日の企業や企業は、企業の業績を監視および分析し、さまざまな株式の将来の価格を予測できるソフトウェアを探しています。 また、株式市場で入手できるデータが非常に多いため、金融に傾倒しているデータサイエンティストにとってはチャンスの温床となっています。

ただし、始める前に、次の分野でかなりの知識を持っている必要があります。

• 予測分析：データマイニング、データ探索などのさまざまなデータプロセスにさまざまなAI技術を活用して、起こりうる結果の動作を「予測」します。
• 回帰分析：回帰分析は、従属変数（ターゲット）と独立変数（予測変数）の間の相互作用に基づく一種の予測手法です。
• アクション分析：この方法では、上記の2つの手法によって実行されたすべてのアクションが分析され、その後、結果が機械学習メモリに送られます。
• 統計モデリング：実際のプロセスの数学的記述を作成し、そのプロセス内に不確実性がある場合はそれを詳しく説明します。

2. SportsPredictor

マイケルルイスのマネーボールでは、オークランドアスレチックスチームは、分析的なプレーヤーのスカウト技術をゲームプランに組み込むことで、野球の顔を変えました。 そして、彼らと同じように、あなたも現実の世界でスポーツに革命を起こすことができます！ これは、初心者向けの優れた機械学習プロジェクトです。

スポーツの世界にはデータが不足していないため、このデータを利用して、大学のスポーツ統計を使用して、どのプレーヤーがどの特定のスポーツで最高のキャリアを持っているかを予測するなど、楽しくクリエイティブな機械学習プロジェクトを構築できます（タレントスカウティング）。 チーム内のプレーヤーの長所と短所を分析し、それに応じて分類することで、チーム管理を強化することもできます。

利用可能なスポーツ統計とデータの量で、これはあなたのデータ探索と視覚化スキルを磨くための優れた分野です。 Pythonに精通している人にとって、Scikit-Learnは、回帰分析、分類、データ取り込みなどに役立つ一連のツールが含まれているため、理想的な選択肢になります。 最終年度の機械学習プロジェクトに言及すると、履歴書が他のプロジェクトよりもはるかに面白く見えるようになります。

3.感情分析装置を開発する

これは、興味深い機械学習プロジェクトのアイデアの1つです。 私たちのほとんどはソーシャルメディアプラットフォームを使用して、個人的な感情や意見を世界に伝えていますが、最大の課題の1つは、ソーシャルメディアの投稿の背後にある「感情」を理解することです。

そして、これはあなたの次の機械学習プロジェクトに最適なアイデアです！

ソーシャルメディアは、ユーザーが作成した大量のコンテンツで繁栄しています。 テキストや投稿の背後にある感情を分析できるMLシステムを作成することで、組織が消費者の行動を理解しやすくなります。 これにより、顧客サービスを改善できるようになり、それによって最適な消費者満足の余地が生まれます。

TwitterまたはRedditからデータをマイニングして、感情分析機械学習プロジェクトを開始することができます。 これは、他の側面でも役立つ可能性のあるディープラーニングプロジェクトのまれなケースの1つである可能性があります。

4.ヘルスケアを強化する

AIおよびMLアプリケーションはすでにヘルスケア業界に浸透し始めており、グローバルヘルスケアの顔も急速に変化しています。 AIを利用した機械学習アルゴリズムにより、ヘルスケアウェアラブル、遠隔監視、遠隔医療、ロボット手術などがすべて可能です。 彼らは、HCP（医療提供者）が迅速でより良い医療サービスを提供するのを支援するだけでなく、医師の依存と作業負荷を大幅に削減しています。

では、あなたのスキルを使って、ヘルスケアに基づいた印象的な機械学習プロジェクトを開発してみませんか？ 初心者向けの機械学習アルゴリズムを使用してプロジェクトを処理することは、良いスタートを切ってキャリアを構築するのに役立ちます。

ヘルスケア業界では、膨大な量のデータを自由に利用できます。 このデータを利用することで、次のものを作成できます。

• 画像やX線などを自動的にスキャンし、起こりうる病気を正確に診断できる診断ケアシステム。
• インフルエンザ、マラリアなどのエピデミックの可能性を国レベルとコミュニティレベルの両方で予測できる予防ケアアプリケーション。

5. MLアルゴリズムを準備する–ゼロから！

これは、初心者向けの優れた機械学習プロジェクトのアイデアの1つです。 MLアルゴリズムを最初から作成すると、次の2つの利点があります。

• 1つは、MLアルゴリズムを作成することが、そのメカニズムの要点を理解するための最良の方法です。
• 2つ目は、数学命令を関数型コードに変換する方法を学びます。 このスキルは、機械学習での将来のキャリアに役立ちます。

単純で複雑すぎないアルゴリズムを選択することから始めることができます。 各アルゴリズムの作成の背後には、最も単純なアルゴリズムであっても、慎重に計算された決定がいくつかあります。 単純なMLアルゴリズムの構築である程度の習熟を達成したら、それらの機能を微調整して拡張してみてください。 たとえば、バニラロジスティック回帰アルゴリズムを採用し、それに正則化パラメーターを追加して、ラッソ/リッジ回帰アルゴリズムに変換することができます。 機械学習プロジェクトに言及すると、履歴書が他のプロジェクトよりもはるかに面白く見えるようになります。

6.手書きを読むことができるニューラルネットワークを開発する

学生向けの実践的なJavaプロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、ニューラルネットワークに取り組んでいることです。 ディープラーニングとニューラルネットワークは、AIで起こっている2つの流行語です。 これらは、自動運転車や画像認識などの技術的な驚異を私たちに与えてくれました。
それで、今こそニューラルネットワークの分野を探求する時です。 MNIST手書き数字分類チャレンジでニューラルネットワーク機械学習プロジェクトを開始します。 それは初心者にとって理想的な非常にユーザーフレンドリーなインターフェースを持っています。

7.映画チケットの価格設定システム

NetflixやAmazonPrimeなどのOTTプラットフォームの拡大に伴い、人々は自分の都合に合わせてコンテンツを視聴することを好みます。 価格設定、コンテンツ品質、マーケティングなどの要素が、これらのプラットフォームの成功に影響を与えています。

フルレングスの映画を作るためのコストは、最近、指数関数的に急上昇しました。 作られた映画の10％だけが利益を上げています。 テレビやOTTプラットフォームとの激しい競争と高いチケットコストにより、映画はさらにお金を稼ぐことが難しくなっています。 劇場のチケットのコストの上昇（ポップコーンのコストと一緒に）は、映画館のホールを空のままにします。

高度なチケット価格設定システムは、映画製作者と視聴者を確実に助けることができます。 チケットの需要が増えると、チケットの価格が高くなる可能性があり、その逆もあり得ます。 視聴者がチケットを早く予約すればするほど、需要の高い映画のコストは低くなります。 システムは、視聴者の関心、社会的シグナル、および需給要因に応じて、価格をスマートに計算する必要があります。

8.アイリスフラワー分類MLプロジェクト

学生向けの実践的な機械学習プロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、アイリスフラワー分類MLプロジェクトに取り組んでいることです。 アイリスフラワーデータセットは、分類タスクに最適なデータセットの1つです。 アイリスの花はさまざまな種類があるため、がく片と花びらの長さに基づいて区別できます。 このMLプロジェクトは、花をVirginica、Setosa、Versicolorの3つの種に分類することを目的としています。

この特定のMLプロジェクトは、通常、機械学習の「HelloWorld」と呼ばれます。 アイリスフラワーデータセットには数値属性が含まれており、初心者が教師ありMLアルゴリズム、主にデータの読み込みと処理の方法について学ぶのに最適です。 また、これは小さなデータセットであるため、特別な変換やスケーリング機能を必要とせずに、メモリに簡単に収めることができます。 そして、これはあなたの次の機械学習プロジェクトに最適なアイデアです！

ここからアイリスデータセットをダウンロードできます。

9.BigMart販売予測MLプロジェクト

これは、初心者にとって優れたMLプロジェクトのアイデアです。 このMLプロジェクトは、教師なしMLアルゴリズムがどのように機能するかを学習するのに最適です。 BigMartの販売データセットは、さまざまな都市の10の店舗にわたる1559製品の正確に2013年の販売データで構成されています。

ここでの目的は、BigMart販売データセットを使用して、10の異なるBigMartアウトレットでの来年の1559製品のそれぞれの販売を予測できる回帰モデルを開発することです。 BigMartの販売データセットには、各製品と販売店の特定の属性が含まれているため、ブランドとしてのBigMartの全体的な販売に影響を与えるさまざまな製品と店舗のプロパティを理解するのに役立ちます。

10.MovieLensデータセットを備えたレコメンデーションエンジン

レコメンデーションエンジンは、オンラインショッピングやストリーミングサイトで非常に人気があります。 たとえば、NetflixやHuluなどのオンラインコンテンツストリーミングプラットフォームには、個々の顧客の好みや閲覧履歴に応じてコンテンツをカスタマイズするための推奨エンジンがあります。 これらのサイトは、さまざまな顧客の視聴ニーズや好みに合わせてコンテンツを調整することで、ストリーミングサービスの需要を高めることができました。

初心者の方は、ウェブ上で最も人気のあるデータセットの1つであるMovieLensデータセットを使用して、レコメンデーションシステムの構築を試すことができます。 このデータセットには、「162,000人のユーザーが62,000本の映画に適用した2500万件以上の評価と100万件のタグアプリケーション」が含まれています。 このプロジェクトを開始するには、映画のタイトルのワールドクラウドの視覚化を構築して、MovieLensの映画レコメンデーションエンジンを作成します。

ここでMovieLensデータセットを確認できます。

11.ワイン品質データセットを使用したワイン品質の予測

年齢がワインをより良くすることは確立された事実です–ワインが古ければ古いほど、味は良くなります。 しかし、ワインの味を決めるのは年齢だけではありません。 いくつか例を挙げると、アルコール量、固定酸性度、揮発性酸性度、密度、pHレベルなどの物理化学的試験を含む、多くの要因がワインの品質認証を決定します。

このMLプロジェクトでは、ワインの化学的性質を調べてその品質を予測できるMLモデルを開発する必要があります。 このプロジェクトで使用するワイン品質データセットは、11個の独立変数と1個の従属変数を含む約4898個の観測値で構成されています。 最終年度の機械学習プロジェクトに言及すると、履歴書が他のプロジェクトよりもはるかに面白く見えるようになります。

12.MNIST手書き数字分類

これは興味深い機械学習プロジェクトの1つです。 ディープラーニングとニューラルネットワークは、画像認識、自動テキスト生成、自動運転車など、多くの実際のアプリケーションで使用例を見つけました。 ただし、ディープラーニングのこれらの複雑な領域を掘り下げる前に、MNISTデータセットのような単純なデータセットから始める必要があります。 では、あなたのスキルを使って、MNISTに基づいた印象的な機械学習プロジェクトを開発してみませんか？

MNIST数字分類プロジェクトは、手書き数字を認識するようにマシンをトレーニングするように設計されています。 初心者は通常、フラットなリレーショナルデータよりも画像データを操作するのが難しいと感じるため、MNISTデータセットは初心者に最適です。 このプロジェクトでは、MNISTデータセットを使用して、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用してMLモデルをトレーニングします。 MNISTデータセットはPCメモリにシームレスに収まりますが（非常に小さい）、手書きの数字認識のタスクはかなり困難です。

ここからMNISTデータセットにアクセスできます。

13.スマートフォンデータセットを使用した人間の活動認識

これは、トレンドの機械学習プロジェクトのアイデアの1つです。 スマートフォンのデータセットには、30人のフィットネス活動の記録と情報が含まれています。 このデータは、慣性センサーを搭載したスマートフォンを介してキャプチャされました。

このMLプロジェクトは、人間のフィットネス活動を高い精度で識別できる分類モデルを構築することを目的としています。 このMLプロジェクトに取り組むことで、分類の基本と、複数分類の問題を解決する方法を学びます。

14.ディープラーニングによるオブジェクト検出

これは、作成する興味深い機械学習プロジェクトの1つです。 画像分類に関しては、ディープニューラルネットワーク（DNN）を選択する必要があります。 DNNは、実際の多くの画像分類アプリケーションですでに使用されていますが、このMLプロジェクトは、それを一段と向上させることを目的としています。

このMLプロジェクトでは、DNNを活用してオブジェクト検出の問題を解決します。 オブジェクトを分類し、異なるクラスのオブジェクトを正確にローカライズできるモデルを開発する必要があります。 ここでは、オブジェクト検出のタスクを、オブジェクト境界ボックスマスクへの回帰問題として扱います。 また、最小限のコストで高解像度のオブジェクト検出を生成できるマルチスケール推論手順を定義します。

15.フェイクニュースの検出

これは、初心者向けの優れた機械学習プロジェクトのアイデアの1つであり、特に現在、偽のニュースが山火事のように広まっていることを示しています。 フェイクニュースには、山火事のように広まるコツがあります。 そして今、ソーシャルメディアが私たちの生活を支配しているため、偽のニュースと実際のニュースイベントを区別することがこれまで以上に重要になっています。 これは、機械学習が役立つ場合があります。 FacebookはすでにAIを使用して、ユーザーのフィードから偽の記事やスパム記事をフィルタリングしています。

このMLプロジェクトは、NLP（Natural Language Processing）技術を活用して、評判の悪い情報源から発生する偽のニュースや誤解を招くストーリーを検出することを目的としています。 また、従来のテキスト分類アプローチを使用して、実際のニュースと偽のニュースを区別できるモデルを設計することもできます。 後者の方法では、本物のニュースと偽物のニュースの両方のデータセットを収集し、単純ベイズ分類器を使用してMLモデルを作成し、使用されている単語やフレーズに基づいてニュースを不正または本物として分類できます。

16.電子メールプロジェクトを登録する

エンロンの電子メールデータセットには、150人を超えるユーザーの約50万通の電子メールが含まれています。 これは、自然言語処理にとって非常に価値のあるデータセットです。 このプロジェクトでは、k-meansクラスタリングアルゴリズムを使用して不正行為を検出するMLモデルを構築します。 モデルは、データセット内の同様のパターンに従って、観測値を「k」個のクラスターに分割します。

17.パーキンソンのプロジェクト

パーキンソン病のデータセットには、23のさまざまな特徴を持つ人々の195の生物医学的記録が含まれています。 このプロジェクトの背後にある考え方は、健康な人とパーキンソン病に苦しむ人を区別できるMLモデルを設計することです。 モデルは、決定木に基づくXGboost（極端な勾配ブースティング）アルゴリズムを使用して分離を行います。

18.Flickr30Kプロジェクト

Flickr 30Kデータセットは、 30,000を超える画像で構成されており、それぞれに固有のキャプションが付いています。 このデータセットを使用して、画像キャプションジェネレーターを構築します。 アイデアは、画像から特徴を効果的に分析および抽出できるCNNモデルを構築し、英語で画像を説明する適切なキャプションを作成することです。

19.モール顧客プロジェクト

名前が示すように、モールの顧客データセットには、性別、年齢、顧客ID、年収、支出スコアなど、モールを訪れた人々の記録が含まれています。このデータを使用して顧客をセグメント化するモデルを構築します。行動パターンに基づいてさまざまなグループに分けます。 このような顧客セグメンテーションは、顧客満足度を高めながら売上と収益を増やすためにブランドやマーケターが使用する非常に有用なマーケティング戦術です。

20.キネティクスプロジェクト

このプロジェクトでは、 Kinetics 400、Kinetics 600、Kinetics 700の3つの個別のデータセットを含む広範なデータセットを使用します。このデータセットには、650万を超える高品質ビデオのURLリンクが含まれています。 あなたの目標は、一連の異なる観察を研究することによって、人間の行動を検出および識別することができるモデルを作成することです。

21.レコメンデーションシステムプロジェクト

これは、 Goodreadsの書評、Amazonの製品レビュー、ソーシャルメディアなど、人気のあるWebサイトから収集されたさまざまなデータセットを含む豊富なデータセットコレクションです。目標は、生成できる推奨エンジン（AmazonやNetflixで使用されているものなど）を構築することです。顧客の好み、ニーズ、およびオンラインの行動に基づいた、製品、映画、音楽などのパーソナライズされた推奨事項。

22.ボストンの住宅プロジェクト

ボストンの住宅データセットは、税率、犯罪率、家の部屋数などの要因に基づいたボストンのさまざまな家の詳細で構成されています。ボストンのさまざまな家の価格を予測するための優れたデータセットです。 このプロジェクトでは、線形回帰を使用して新しい家の価格を予測できるモデルを構築します。 線形回帰は、データが入力値と出力値の間に線形関係を持ち、入力が不明な場合に使用されるため、このプロジェクトに最適です。

23.都市景観プロジェクト

このオープンソースデータセットには、50の異なる都市の街路から収集されたビデオシーケンスの高品質のピクセルレベルの注釈が含まれています。 セマンティック分析に非常に役立ちます。 このデータセットを使用して、都市の街並みを分析および理解するためのディープニューラルネットをトレーニングできます。 このプロジェクトでは、画像のセグメンテーションを実行し、ストリートビデオシーケンスからさまざまなオブジェクト（車、バス、トラック、木、道路、人など）を識別できるモデルを設計します。

24.YouTube8Mプロジェクト

Youtube 8Mは、 610万のYouTubeビデオID、350,000時間のビデオ、26億のオーディオ/ビジュアル機能、3862のクラス、および各ビデオの平均3つのラベルを持つ巨大なデータセットです。 ビデオ分類プロジェクトに広く使用されています。 このプロジェクトでは、ビデオを正確に記述できるビデオ分類システムを構築します。 一連の異なる入力を検討し、ビデオを個別のカテゴリに分類します。

25.アーバンサウンド8K

都市音8Kデータセットは、音の分類に使用されます。 サイレン、ストリートミュージック、犬の吠え声、鳥のさえずり、話している人など、さまざまなクラスに属する8732の都市音の多様なコレクションが含まれています。どの都市音が再生されているかを自動的に検出できる音分類モデルを設計します。

26.IMDB-Wikiプロジェクト

このラベル付けされたデータセットは、おそらくIMDBとウィキペディア全体から収集された顔画像の最も広範なコレクションの1つです。 年齢と性別のラベルが付いた500万を超える顔画像があります。 性別と年齢のラベルが付いています。 顔を検出し、年齢と性別を正確に予測できるモデルを作成します。 0〜10、10〜20、30〜40などのさまざまな年齢セグメント/範囲を作成できます。

27.Librispeechプロジェクト

librispeechデータセットは、LibriVoxプロジェクトから派生した英語のスピーチの膨大なコレクションです。 1000時間以上にわたるさまざまなアクセントの英語で読まれるスピーチが含まれており、音声認識に最適なツールです。 このプロジェクトの焦点は、オーディオをテキストに自動的に翻訳できるモデルを作成することです。 英語の音声を検出してテキスト形式に翻訳できる音声認識システムを構築します。

28.ドイツの交通標識認識ベンチマーク（GTSRB）プロジェクト

このデータセットには、43のクラスにセグメント化された交通標識の50,000を超える画像が含まれており、各交通標識の境界ボックスに関する情報が含まれています。 これは、まさにここで焦点を当てるマルチクラス分類に理想的です。 標識の境界ボックスを認識し、交通標識を分類できるディープラーニングフレームワークを使用してモデルを構築します。 このプロジェクトは、兆候を検出し、ドライバーが必要な行動を取るのに役立つため、自動運転車にとって非常に役立ちます。

29.スポーツマッチのビデオテキストの要約

このプロジェクトは、まさにその通りです。スポーツビデオの正確で簡潔な要約を取得します。 これは、試合のハイライトについて読者に通知するスポーツWebサイトに役立つツールです。 ニューラルネットワークはテキストの要約に最適であるため、3D-CNN、RNN、LSTMなどの深層学習ネットワークを使用してこのモデルを構築します。 まず、適切なMLアルゴリズムを使用してスポーツビデオを複数のセクションに断片化し、次にSVM（サポートベクターマシン）、ニューラルネットワーク、およびk-meansアルゴリズムの組み合わせを使用します。

30.ビジネス会議の要約ジェネレータ

要約には、会話、オーディオ/ビデオファイルなどから最も意味のある貴重な情報を簡潔かつ簡潔に抽出することが含まれます。 これは通常、問題の会話の対話構造を使用して、統計的、言語的、および感傷的な特性をキャプチャする機能によって行われます。 このプロジェクトでは、ディープラーニングと自然言語処理の手法を使用して、会話全体のコンテキストを維持しながら、ビジネス会議の正確な要約を作成します。

31.うつ病の感情分析

うつ病は世界的に大きな健康問題です。 毎年、何百万人もの人々がうつ病とメンタルヘルスの低下のために自殺しています。 通常、メンタルヘルスの問題と治療の遅れに伴う汚名は、この背後にある2つの主な原因です。 このプロジェクトでは、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームから収集されたデータを活用し、ソーシャルメディアの投稿にある言語マーカーを分析して、個人のメンタルヘルスを理解します。 アイデアは、従来の方法よりもはるかに早く、メンタルヘルスに関する貴重で正確な洞察を提供できるディープラーニングモデルを作成することです。

32.手書きの方程式ソルバー

手書きの数式認識は、コンピュータビジョン研究の重要な研究分野です。 モデルを構築し、畳み込みニューラルネットワークを使用して手書きの数学方程式を解くようにトレーニングします。 モデルはまた、画像処理技術を利用します。 このプロジェクトでは、適切なデータを使用してモデルをトレーニングし、手書きの数字や​​記号などを読みやすくして、さまざまな複雑さのレベルの数式に対して正しい結果を提供します。

33.気分を検出し、曲を推奨するための顔認識

人々が現在の気分や感情に基づいて音楽を聴くことは既知の事実です。 では、表情で人の気分を検知し、それに合わせて曲を推薦できるアプリを作ってみませんか？ このために、コンピュータビジョンの要素と手法を使用します。 目標は、コンピュータービジョンを効果的に活用して、コンピューターが画像やビデオを高度に理解できるようにするモデルを作成することです。

34.音楽ジェネレータ

作曲は、さまざまな周波数レベルのメロディアスな組み合わせに他なりません。 このプロジェクトでは、人間の介入を最小限に抑えて短い音楽を作成できる自動音楽ジェネレーターを設計します。 この音楽ジェネレーターを構築するには、ディープラーニングアルゴリズムとLTSMネットワークを使用します。

35.疾病予測システム

このMLプロジェクトは、病気を予測するように設計されています。 このモデルは、RおよびR Studioと乳がんウィスコンシン（診断）データセットを使用して作成します。 このデータセットには、良性と悪性の胸のしこりという2つの予測クラスが含まれています。 このプロジェクトに取り組むには、ランダムフォレストとXGBoostの基本的な知識が不可欠です。

36.居住可能な太陽系外惑星を見つける

過去10年間で、私たちは多くの通過惑星と太陽系外惑星を特定することに成功してきました。 潜在的な太陽系外惑星の手動による解釈は非常に困難で時間がかかるため（忘れないでください。人為的ミスも発生する可能性があります）、深層学習を使用して太陽系外惑星を特定するのが最善です。 このプロジェクトは、CNNとノイズの多い時系列データを使用して、私たちの周りに居住可能な太陽系外惑星があるかどうかを調べることを目的としています。 この方法は、最小二乗法よりも正確にハビタブル太陽系外惑星を識別することができます。

37.古くて損傷したリールの画像再生

古いまたは損傷したピクチャーリールを復元することは困難な作業です。 古い写真を元の状態に戻すことはほとんどの場合不可能です。 ただし、ディープラーニングはこの問題を解決できます。 画像の欠陥（擦り傷、穴、折り目、脱色など）を特定し、Inpaintingアルゴリズムを使用して画像を復元できるディープラーニングモデルを構築します。 古い白黒画像に色を付けることもできます。

実世界の産業プロジェクト

赤紫色

この研究プロジェクトは、芸術と音楽の創造過程における機械学習の応用を探求することに焦点を当てています。 画像、歌、音楽などを生成できる独自の強化学習および深層学習アルゴリズムを開発します。 アートや音楽に情熱を注ぐクリエイティブマインドにぴったりのプロジェクトです。

BluEx

BluExは、タイムリーで効率的な配送のおかげで、かなりのファンベースを開発してきたインドの大手ロジスティクス企業の1つです。 ただし、すべてのロジスティクスプロバイダーに当てはまるように、BluExは、時間と費用の両方を要する1つの特定の課題に直面しています。ドライバーは最適な配送パスを頻繁に使用しないため、遅延が発生し、燃料費が高くなります。 特定の配達場所の最も効率的なパスを見つけることができる強化学習を使用してMLモデルを作成します。 これにより、BluExの燃料費を最大15％節約できます。

モーションスタジオ

Motion Studiosは、収益が10億ドルを超える、ヨーロッパ最大のラジオ制作会社であることを誇っています。 メディア会社がリアリティ番組RJStarを立ち上げて以来、彼らは驚異的な反応を受け取り、ボイスクリップで溢れています。 リアリティ番組であるため、候補者を選ぶための限られた時間枠があります。 男性と女性の声を区別できるモデルを構築し、音声クリップを分類して、より迅速なフィルタリングを容易にします。 これにより、選択が迅速になり、ショーの幹部の作業が容易になります。

LithionPower

Lithionpowerは、電気自動車用のバッテリーを製造しています。 通常、ドライバーは会社のバッテリーを1日レンタルし、充電済みのバッテリーと交換します。 バッテリーの寿命は、1日あたりの走行距離、速度超過などの要因によって異なります。LithionPowerは、ドライバーの運転履歴に基づいた可変価格モデルを採用しています。 このプロジェクトの目標は、運転履歴に従ってドライバーをグループ化し、それらのクラスターに基づいてドライバーにインセンティブを与えるクラスターモデルを構築することです。 これにより利益が15〜20％増加しますが、運転歴の少ないドライバーからの請求も増えます。

結論

これは、機械学習プロジェクトのアイデアの包括的なリストです。 機械学習はまだ世界中で初期段階にあります。 やるべきプロジェクトはたくさんあり、改善すべきプロジェクトもたくさんあります。 賢明な頭脳と鋭いアイデアにより、サポートビジネスを備えたシステムは、より良く、より速く、そして収益性の高いものになります。 機械学習に秀でたい場合は、そのような機械学習プロジェクトで実践的な経験を積む必要があります。

また、 IITデリーの機械学習とAIのエグゼクティブPGプログラムを確認することもできます。 IITデリーは、インドで最も権威のある機関の1つです。 主題で最高の500人以上の社内教員がいます。

MLツールとMLアルゴリズムを使用することによってのみ、MLインフラストラクチャが実際にどのように機能するかを理解できます。 次に、機械学習プロジェクトのアイデアガイドを通じて収集したすべての知識をテストして、独自の機械学習プロジェクトを構築してください。